Python机器学习经典实例

这是一套从Android性能优化本质入手，指导读者实现从硬件层到操作系统层再到应用层全面优化的实战方法论。本书由Android方向Google开发者专家撰写，融合了作者10年大厂实战经验，其中不仅包括作者实操过的监控、优化、防劣化等方向的各种典型案例，还包括多个实战小技巧，可以帮助读者解决工作中遇到的90%以上的能优化问题。本书内存、速度和流畅性、稳定性、包体积、耗电、磁盘占用、流量、降级这8个方

本书主要探讨高并发场景下系统设计的原理和实践案例，帮助读者系统、快速地理解高并发系统的设计原理与相关实践，以及掌握解决高并发场景下可能遇到的各种问题的方法。本书共6章。第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难点和基本设计原则，以及度量指标；第2～4章介绍有助于提升高并发系统可用性的3种方法—系统容错、冗余和分片；第5章从提升高并发系统性能的角度讲解并发与异步的原理和实践技巧；第6章从系统运维和团队流

本书使用深入浅出、通俗易懂的语言阐述JavaWeb相关知识，并结合典型的Web应用案例，帮助读者掌握Web应用程序的开发技术。本书共15章，详细讲解了网页开发的基础知识和JavaWeb开发的核心知识，其中网页开发基础知识包括HTML技术、CSS技术、JavaScript技术和Bootstrap技术，而JavaWeb的核心知识包括Servlet技术、会话技术，JSP技术、JDBC技术和数据库连

本书介绍了Docker和Kubernetes的相关知识，可以帮助读者快速了解并熟练配置Kubernetes。本书共分为16章。首先介绍了Docker基础和Docker进阶；然后介绍了Kubernetes的基础操作，包括部署Kubernetes集群、升级Kubernetes、创建及管理Pod等；之后重点介绍了存储管理、密码管理、Deployment、DaemonSet及其他控制器、探针、Job、服务

本书分别讲解了大模型基础，数据集的加载、基本处理和制作，数据集的预处理，卷积神经网络模型，循环神经网络模型，特征提取，注意力机制，模型训练与调优，模型推理和评估，大模型优化算法和技术，AI智能问答系统和AI人脸识别系统。

本书采用常用技术与真实案例相结合的讲解方式，深入浅出地介绍了Python机器学习应用的主要内容。全书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。

近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他

本书分为三篇，共12章。第一篇：基础篇，包括第1-4章，介绍了uni-app的特点和优势、环境搭建、HBuilderX开发工具的安装和使用，以及uni-app的一些基础知识。第二篇：进阶篇，包括第5-9章，介绍了uni-app的基础配置、相关组件、导航栏、高效开发技巧，以及uniCloud云开发平台。第三篇：实战篇，包括第10-12章，通过第一个实战，介绍了如何使用uni-app开发小程序；通过第

本书立足于新工科和工程教育，从工程应用和实践者的视角，全面系统地介绍了目前在工业界中使用最为广泛的JDK8的全部核心知识。全书共17章，主要内容包括Java概述、Java基本类型与运算符、程序流程控制、数组、类与对象、抽象类、接口与嵌套类、GUI编程、Swing高级组件、异常与处理、I∕O流与文件、多线程与并发、容器框架与泛型、字符串与正则表达式、反射与注解。本书适合可作为普通高等院校、高职院校